一.基于索引的优化
索引是数据库查询优化的关键工具之一。合理地使用索引可以显著提高查询速度，降低全表扫描的成本。以下是建立和使用索引的一些基本原则和最佳实践。
索引的建立与使用原则
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数据量规模与查询频率: 值得建立索引的表通常具有较多的记录，且查询主要集中在少数记录上。小规模的表不适宜建立索引。
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索引的使用频率: 应在经常在
WHERE子句中使用的列上建立索引。不要盲目增加索引，因为每次数据更新时，所有索引都需要维护，这会影响系统效率。 -
数据装入与索引建立顺序: 在表中装入初始数据后再建立索引，可提高数据导入速度。
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排序与分组操作: 经常需要排序或分组的列，如使用
GROUP BY或ORDER BY的列，应考虑建立索引，特别是涉及多个列的复合索引。 -
选择性与聚簇索引: 在选择性高且重复值少的列上建立索引效果较好。有大量范围查询时，可考虑建立聚簇索引。
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索引的选择性: 如果查询经常返回少于表总行数20%的数据，则建立索引可能带来性能提升。超过这个比例，全表扫描可能更高效。
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查询覆盖与索引维护: 如果查询可以通过索引来完全覆盖，即查询列都包含在索引中，则查询优化器可以直接从索引中获取结果，避免访问表数据。
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索引与主键: 如果对主键的查询较少，不应该在主键上建立聚簇索引。应根据实际情况，考虑将聚簇索引分配给经常使用范围查询的列。
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索引的宽度: 索引越窄，其效率越高，因为每个数据页可以存储更多的索引项，索引的深度也较浅。
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避免在包含大量
NULL值的列上建立索引: 包含许多NULL值的列不适宜建立索引，因为它们通常不会参与查询条件。
索引的测试与调整
像代码和数据库结构一样，索引在投入生产前需要经过精细的测试和调整。索引策略并没有固定不变的规则，需要深入理解表的关系、查询和事务需求，以及数据本身的特性，以便有效地使用索引。过多的索引不仅无助于提升性能，反而会占用额外的磁盘空间并降低更新操作的效率。
注意事项
- 表和索引应该事先规划好。
- 使用索引并不总是能解决所有性能问题，有时候它们可能不会提供预期的性能提升，甚至可能降低性能。
- 有效的SQL语句编写是索引优化的前提。不当的SQL语句使用可能使得索引失效。
二.查询语句的优化
优化查询语句是提高数据库查询效率的关键。虽然查询优化器已经帮助用户实现了很多优化，但理解和运用以下优化技巧可以进一步提升查询效率。
1. 避免和简化排序
- 尽量减少或避免对大型表的重复排序操作。
- 利用索引自动产生所需排序顺序，从而避免执行显式的排序操作。
2. 消除大型表的顺序存储
- 对于嵌套查询，使用索引或并集(UNION)来代替顺序存取。
- 尽量避免在 WHERE 子句中使用 OR 运算符，因为它们通常导致全表扫描。
-- 示例2：优化 OR 运算
SELECT * FROM employees
WHERE department = 'Sales' OR department = 'IT'-- 改进为
SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales'
UNION
SELECT * FROM employees WHERE department = 'IT'
3. 避免相关子查询
- 替代相关子查询以提高效率。相关子查询通常对性能有负面影响，特别是在主查询的列值变化时。
4. 避免复杂的正则表达式
- 避免使用复杂的模式匹配，特别是使用 LIKE 运算符，因为它们通常耗时更多。
5. 使用临时表加速查询
- 对表的子集排序并创建临时表，可以加速查询过程。临时表在处理特定查询时更高效。
6. 使用排序替代非顺序存储
- 利用数据库排序而不是非顺序磁盘存取，以减少磁盘 I/O 操作。
7. 避免大规模排序操作
- 在不影响用户体验的情况下，将排序操作安排在数据库的低峰时段执行。
8. 避免使用 IN 语句
- 尽可能使用 EXISTS 代替 IN，因为 EXISTS 通常比 IN 更高效。
-- 使用 EXISTS 代替 IN
SELECT * FROM table1 WHERE column1 IN (SELECT column2 FROM table2)
-- 改进为
SELECT * FROM table1 t1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 t2 WHERE t1.column1 = t2.column2)
9. 使用 WHERE 而非 HAVING
- 尽量在 WHERE 子句中进行筛选，而非在 HAVING 子句中，以避免不必要的行处理。
-- 示例3：避免使用 HAVING 来筛选
SELECT employeeID, COUNT(*) FROM sales
GROUP BY employeeID
HAVING COUNT(*) > 5-- 改进为
SELECT employeeID FROM sales
GROUP BY employeeID
WHERE COUNT(*) > 510. 避免使用不兼容的数据类型
- 避免在查询中混用不兼容的数据类型，以提高查询优化器的效率。
){kind=tracking}
)
